NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA H100 PCIe
H100 SXM와 H100 PCIe는 모두 NVIDIA의 Hopper 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 비교는 동일한 GPU 제품군 내에서 다른 구성을 선택하는 데 도움이 됩니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | H100 SXM | H100 PCIe | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Hopper | Hopper | - |
| 공정 노드 | 4nm | 4nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | SXM5 | Dual-slot PCIe | - |
| 메모리 | |||
| VRAM 용량 | 80GB | 80GB | |
| 메모리 유형 | HBM3 | HBM3 | - |
| 메모리 대역폭 | 3.35 TB/s | 2.0 TB/s | +68% |
| 메모리 버스 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 컴퓨트 유닛 | |||
| CUDA 코어 | 16,896 | 14,592 | +16% |
| 텐서 코어 | 528 | 456 | +16% |
| 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 67 TFLOPS | 51 TFLOPS | +31% |
| FP16 (반정밀도) | 1979 TFLOPS | 1513 TFLOPS | +31% |
| TF32 (텐서 부동소수점) | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (배정밀도) | 34 TFLOPS | N/A | |
| 전력 및 연결 | |||
| TDP (전력) | 700W | 350W | +100% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | 사용 불가 | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA H100 SXM
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. H100 PCIe는 80GB를 제공하며, H100 SXM의 80GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA H100 PCIe
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA H100 SXM
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NVIDIA H100 SXM 최적 용도:
- LLM 학습
- 파운데이션 모델 사전 학습
- 소규모 추론
NVIDIA H100 PCIe 최적 용도:
- AI 추론
- Enterprise AI
- Highest-end training
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 H100 SXM와 H100 PCIe 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H100 SXM는 HBM3 메모리 80GB와 3.35 TB/s 대역폭을 제공하고, H100 PCIe는 HBM3 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 두 GPU의 VRAM 용량이 비슷하므로 성능 특성이 결정 요인이 됩니다.
클라우드에서 H100 SXM와 H100 PCIe의 가격 차이는?
50개 이상의 클라우드 공급업체 최신 요금은 가격 추적기에서 확인하세요.
H100 SXM 대신 H100 PCIe를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 H100 SXM의 추가 처리량이 필요하지 않다면, H100 PCIe가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 H100 SXM의 NVLink 지원 (NVLink 4.0 (900 GB/s))이 필수적일 수 있습니다.
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